基于準(zhǔn)確高效地提高校園安全狀況評價的精度,采用了鯨魚優(yōu)化算法（WOA）改進極限學(xué)習(xí)機的高校校園安全評價模型,通過將安全管理、校園環(huán)境和校園周邊環(huán)境3個一級指標(biāo)和影響校園安全的22個因素的二級評價指標(biāo)得分和高校校園安全綜合得分分別作為WOA-ELM的輸入和輸出,鯨魚優(yōu)化算法尋找極限學(xué)習(xí)機的最優(yōu)初始權(quán)值和隱含層偏置,建立一種高校校園安全的WOAELM評價模型。研究結(jié)果表明,與GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比,WOA-ELM模型的高校校園安全評價精度可以達到99.2%,為高校校園安全評價提供了新的方法。 

【文章來源】：電子設(shè)計工程. 2020,28(22)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

ELM模型結(jié)構(gòu)圖

校園安全評價指標(biāo)體系

基于WOA-ELM的校園安全評價

【參考文獻】：
期刊論文
[1]校園安全問題及對策研究[J]. 張若全.  吉林教育. 2018(24)
[2]基于極限學(xué)習(xí)機的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測模型[J]. 王瑞,李芯蕊,馬雙斌.  信息安全研究. 2018(08)
[3]仿生策略優(yōu)化的鯨魚算法研究[J]. 鞏世兵,沈海斌.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(12)
[4]基于B/S開發(fā)的校園安全防控系統(tǒng)[J]. 卞海娟.  中國信息化. 2017(09)
[5]改進鯨魚算法在云計算資源負載預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 謝建群,劉怡俊,李生.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(13)
[6]以多中心治理理論視角下的中國高校校園安全管理研究[J]. 李鴻濤,許嘉悅.  南京理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(03)
[7]基于AHP的大學(xué)校園交通安全定量評價研究[J]. 孔德璇,王憲彬,臧明哲.  哈爾濱職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2017(01)
[8]基于可變模糊集的高校校園安全評價模型與方法[J]. 王瑩瑩,羅景峰.  揚州大學(xué)學(xué)報(高教研究版). 2016(06)
[9]基于DGA的粒子群極限學(xué)習(xí)機電力變壓器故障診斷[J]. 袁海滿,吳廣寧,高波.  高壓電器. 2016(11)
[10]HACCP體系在校園餐飲安全中的應(yīng)用[J]. 付強,許錄艷,葛榮樹,袁金帥.  食品安全導(dǎo)刊. 2016(30)



本文編號：3357577